農業機器人商機爆發！優式機器人靠割草打進美國，下一步攻戶外AMR|數位時代 BusinessNext

人形機器人還在練跑跳，它已靠「割草」出海！台灣優式如何攻進美國30座高爾夫球場？

人形機器人仍在突破技術、成本門檻，除草、搬運等專用型機器人卻已率先落地。台灣優式機器人從高爾夫球場練功，進一步打造戶外AMR平台，搶攻更多缺工場景。

當全世界把目光聚焦在人形機器人時，另一批機器人沒有手腳，甚至看起來不像機器人，在農田裡、高爾夫球場已默默上工，割草、搬運。這些高度重複、缺工嚴重的工作環境，正成為服務型機器人新藍海。

根據國際機器人聯合會（IFR）《World Robotics 2025》統計，2024年全球專業服務型機器人銷量超過19.9萬台，年增9%；其中農業機器人銷量接近1.95萬台，排名第4大應用，但年減6%。報告指出，人力短缺仍是企業導入專業服務型機器人的重要動力之一。

美國著名農業科技公司Carbon Robotics，透過AI攝影機辨識作物與雜草，再用雷射直接破壞雜草生長點。據Carbon Robotics公開案例，美國蔬菜農場以兩台LaserWeeder處理約4,700英畝農地，一年節省約82.25萬美元（約新台幣2662萬）除草成本，降幅約39％。截至2026年，他們的設備已進入全球15個國家、獲超過200家種植者採用。

農業機器人的商業化，走出一條與人形機器人不同的路，不先追求一台無所不能的機器，而是從產業最迫切的缺工與成本痛點出發，讓機器的形態跟著工作需求出發。

Google台灣前董事總經理簡立峰觀察，目前機器人的瓶頸仍在「大腦」。尤其進入實體世界後，機器必須同時處理視覺、空間、觸覺等高維度訊號，遠比文字世界複雜。人形機器人如今可以跑、跳，甚至完成部分展示性動作，但若要在不同環境下，穩定、精準地完成一項工作，技術與成本門檻仍高。

因此，機器人現階段務實的商業化路徑是先找到任務邊界清楚、重複性高，而且人力成本足以支撐投資報酬率的工作。「你要讓它取代，那必須是那個場域的價值要夠大。」簡立峰強調。這讓割草、除草、搬運與巡檢等應用，反而比「什麼都能做」的人形機器人更快找到市場。

根據《財富商業洞察》(Fortune Business Insights)今年8月的最新報告估計，全球農業機器人市場將從2025年的81.3億美元，成長至2026年的92億美元，2034年達374.1億美元，年複合成長率19.2%；北美2025年占全球38%，是目前最大市場。

而這片藍海，台灣新創也正在搶。

台灣優式機器人不先進農田，拿高爾夫球場練功

在北投國華高爾夫球場上，一台台外型酷似大型掃地機器人的設備，正在大片草地間規律移動，不必事先埋設邊界線，機器就能自動規畫路徑，遇到行人會停下來，碰到木樁、交通錐等障礙物自行閃避，工作完成後，管理人員手機就會收到「任務完成」通知。

這是2019年成立的台灣新創優式機器人。在全球科技大廠瘋人形機器人時，他們選擇解決一件看起來沒那麼科技，卻天天都得有人做的工作————在高爾夫球場除草。

「割草跟掃地很像，你不會很想做，但又不得不做。」優式機器人產品行銷部協理陳世豪說。優式成立初期，其實也評估過醫療、送餐、飯店、巡檢等服務型機器人，但很快發現，場景愈多，客製化愈高。每接一個客戶就重新開發一次，新創很難形成規模。因此，第一個問題變得很務實，「有沒有剛需？市場夠不夠大？」

最後，優式鎖定高爾夫球場。因為高爾夫球場不只是草多，也是一座戶外機器人的「壓力測試場」。一座18洞球場動輒數十公頃，有坡地、樹木、積水，還有不斷移動的球員與球車。這些條件都比室內工廠複雜得多，也迫使機器人必須學會在沒有固定軌道的戶外環境裡，自己定位、導航、辨識障礙物並完成工作。

優式因此導入衛星定位、AI視覺與雲端運算，定位精度最高可達約2公分；後續再加入多機協作，一個場域可同時調度多台割草機器人。做到最後，如今，優式累積的不只是「怎麼割草」，而是一套戶外AMR需要的核心能力，定位、導航、感知、避障與機隊管理。

截至今年，優式產品已導入台灣約22％的高爾夫球場、美國30多座高爾夫球球場，並銷往德國、日本、新加坡等超過10個國家。美國與非美國市場營收占比約6比4，美國已成為最大市場。同時，資本也開始進場，包括台杉投資、富邦金控創投和佳世達都是優式重要股東。據最新公開轉投資資料，佳世達持有優式母公司URSrobot Holding Ltd.約14.98％特別股，帳面價值約新台幣2.83億元。

從割草到搬運，下一步要賣的是戶外AMR平台

不過，優式真正想賣的不只是割草機，而是背後的「戶外AMR平台」。拿掉刀盤，保留定位、導航、感知、運動控制與機隊管理能力，就能套用到不同載具，讓它自行規畫路徑、避開障礙並完成任務。

陳世豪指出，今年優式機器人推出AMR BOX，把AI、導航與底層運動控制整合成模組化平台，希望讓其他業者不用從零開始開發戶外機器人。公司估計，過去一台戶外AMR從零開發，可能需要約2年；如果把核心導航與控制能力先模組化，開發時間有機會縮短到6至8個月。

而優式下一個瞄準的場景便是農業。陳世豪觀察，農田最迫切的機器人需求是「搬東西」，台灣農業現場除了缺工，更明顯的問題是高齡化。農產品、肥料、工具每天都要在田間移動，對高齡農夫而言，都是沉重的體力負擔。如果AMR能先承擔最重複、最耗力的搬運，便可以直接降低勞動負擔。

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根據農業部2025年調查推估，台灣智慧農業設備使用率已達25％；農業部向《數位時代》指出，自2017年以來，累計完成超過200項技術移轉、催生10家新創，並建置超過400個智慧農業場域。

這也意味著，台灣農業機器人的競爭，下一步未必是誰先做出一台最像人的機器，而是誰先證明，這台機器到底替農民省了多少工、多少錢。不過真正值得觀察的是，優式在高爾夫球場磨出的這顆「戶外大腦」，有沒有機會走進更多農業現場，代替人類解決眼前的困境。

優式機器人小檔案
成立時間：2019年
創辦人暨執行長：陳招成
資本額：8億元
主要業務：戶外自主移動機器人（AMR）、NEXMOW、智能割草機器人

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把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。